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搜索关键字:df -h    ( 2821个结果
高数(下)六类积分
1.二重积分(PDF P150) 几何意义:曲顶柱体的体积、平面薄片的质量∫∫Dμ(x,y) dxdy, μ为密度 形式:∫∫Df(x,y) dxdy, dxdy为面积元素 计算方法:交换积分次序简化、利用对称性、换元法(dxdy -> Jdudv) 极坐标代换(dxdy -> rdr) {x=rc ...
分类:其他好文   时间:2020-05-03 16:21:50    阅读次数:471
目录结构信息
目录结构介绍 目录挂载 01. 定义挂载设备信息 光驱设备 /cd/cdrom 02. 完成设备挂载操作 进行挂载 mount /dev/cdrom /mnt/ 04. 检查测试挂载结果 挂载检查 df -h 04. 挂载完成进行卸载 完成卸载 umount /mnt 目录结构发展 目录结构发展 0 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 16:41:17    阅读次数:80
31、服务器磁盘、内存、cpu使用率监控
31.1、监控磁盘: #!/bin/sh diskspace="`df -hT`" IFS="\n" disk_value="80" echo "文件系统 类型 容量 已用 可用 已用% 挂载点" for line in $diskspace;do disk=`echo $line | awk -v ...
分类:其他好文   时间:2020-05-01 15:07:26    阅读次数:69
8 Dataframe 排序(sort_index()和sort_values())
unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7], columns=['col2','col1']) 8.1 按索引进行排序(sort_index()) ### 按索引排序,需要指定轴和方向,默认为列 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-01 10:40:49    阅读次数:146
Excel+Python:分组求和
Excel选中区域,排除序号、姓名等列,复制Ctrl+C。 Python,import pandas as pd,读取剪切板并赋值给变量df,df.groupby('部门').sum()。若要避免部门变为index,df.groupby('部门',as_index=0).sum()。 如果要点人头, ...
分类:编程语言   时间:2020-04-30 21:08:52    阅读次数:230
5 Dataframe的函数应用
def adder(ele1,ele2): return ele1+ele2 5.1 df 每个元素均变换 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3']) df.pipe(adder,2)#对df中的每一个 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-30 11:55:27    阅读次数:86
数字格式化 千分位 保留小数
DecimalFormat df =new DecimalFormat(",##0.00"); df.format("123456.12556") // 结果: 123,456.13 // freemarker写法 // ${plan.premium?string(",##0.00")} ...
分类:其他好文   时间:2020-04-26 19:11:15    阅读次数:59
解决VMware VCSA磁盘爆满
最近经常遇到有朋友在用使用VCSA6.0一到两年后,遇到VCSA启动失败,无法登陆的情况,基本上都会看到VCSA的日志满了。目前尝试最快的解决方案是直接扩容卷,其它删除日志什么的,会有一些小问题。一般10GB可以用一年左右,我们直接将它扩展到50GB。方法:1、找到VCSA,右击编辑虚拟机,将第五块磁盘扩容到50B2、然后在命令里面再运行vpxd_servicecfgstoragelvmautog
分类:系统相关   时间:2020-04-26 12:31:30    阅读次数:565
AcWing 递归实现组合型枚举 dfs
搜索顺序: 从前往后依次枚举每个位置放哪个数。同时保证每一个数都比前一个数大。 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int N = 30; 4 int n, m; 5 int way[N]; //方案 6 void df ...
分类:Windows程序   时间:2020-04-24 13:14:34    阅读次数:81
数据框索引行
label1=['apple','orange','pear','banana'] label2=['one','two','three','four'] df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,-1),index=label1,columns=label2) ...
分类:其他好文   时间:2020-04-24 01:53:43    阅读次数:109
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